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公开(公告)号：CN116405949A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310467104.2
申请日：2023-04-26
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于空地立体覆盖的通信与飞行控制一体化装置及方法，主要解决现有基站网络覆盖与飞行控制相分离造成的空中基站无法根据网络覆盖自适应调整位置的问题。其包括无人机、飞行控制器和机载基站，通过对飞行控制器模块及通信使用的数据结构设计，进行无人机与机载基站的有机联动：飞行控制器启动并建立通信链路；飞行控制器分别获取基站侧信息和无人机侧信息，根据获取信息执行飞行控制算法；根据算法输出控制空中基站飞行。本发明能根据基站资源分配、用户终端分布和用户业务变化这些不同情况实时的调整飞行轨迹或悬停位置，提高空中基站对于网络覆盖的自适应调整能力，实现空中基站按需的通信和容量覆盖，可用于空中基站辅助通信。
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公开(公告)号：CN114980136B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202210556762.4
申请日：2022-05-20
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种高能效的地面对低空立体信号覆盖方法，主要解决现有技术无法为低空区域提供高覆盖率、高能效信号覆盖的问题。其实现方案为：采用通用墨卡尔投影的方式，得到基站位置集合；根据位置集合构建三维低空信号覆盖区域；对构建的三维低空信号覆盖区域进行三角剖分，并根据剖分结果构建通信网络的覆盖结构；在该覆盖结构下优化网络中基站的波束配置和功率分配。本发明构建了三维低空信号覆盖区域，通过调整各基站扇区的波束配置和功率分配，联合优化低空区域的信号覆盖率以及基站的能耗，实现对低空区域的立体信号覆盖。本发明利用现有地面基站能对低空区域进行稳定、高能效的信号覆盖，可应用于现有地面基站网络对低空覆盖场景中。
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公开(公告)号：CN116249123A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310244523.X
申请日：2023-03-14
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04W16/18 , H02J3/38 , H04W16/22 , H04W16/16 , H04B17/345
Abstract: 本发明公开了智能反射面辅助的密集无线网络碳效率优化方法，涉及无线通讯技术领域，包括建立智能反射面辅助干扰消除的密集无线网络系统模型，系统模型包括能量消耗侧的网络模型和能量供给侧的能量供给模型；用户接收来自基站的干扰集合和来自智能反射面辅助干扰消除的待消除干扰集合对能量消耗侧的基站部署密度和智能反射面的反射单元配比进行优化设计；能量供给侧的能量供给模型，计算能量供给侧中绿能供给因子和绿能覆盖概率；以最大化网络碳效率为目标，对能量供给侧绿能供给因子和能量消耗侧智能反射面与基站部署密度比进行联合优化设计。本发明实现了密集无线网络干扰的高效管控，最大化密集无线网络的网络碳效率。
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公开(公告)号：CN116056210A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310067129.3
申请日：2023-01-18
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04W72/044 , H04W16/22
Abstract: 本发明提供一种面向容量覆盖的IRS辅助超密集网络资源分配方法，属于通信网络资源分配技术领域，解决了超密集网络中干扰严重和容量覆盖空洞的问题；包括：S1、初始化系统的各个参数；S2、建立信道模型，并修正估计信道的信息；S3、建立联合优化问题，并将联合优化问题拆分为两个子问题，子问题一为基站与用户关联和子载波分配的优化问题，子问题二为IRS波束设计的优化问题；S4、依据网络链路状态进行用户关联和载波分配，实现干扰管控；S5、在资源分配结果的基础上，依据干扰情况进行波束设计，干扰可感知地实现容量覆盖最大化；本发明实现了干扰管控和系统容量覆盖最大化，以及整改通信网络系统内用户速率之和的最大化。
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公开(公告)号：CN116015351A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202211388621.2
申请日：2022-11-08
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04B1/7136 , H04B1/715 , H04B1/7156 , H04W74/08 , H04B17/382 , H04B17/345
Abstract: 本发明公开了一种自组织网络中的抗干扰多址接入方法，主要解决现有技术网络吞吐量低和抗干扰能力差的问题。其实现方案是：设每个节点有两根天线A1和A2，A1天线对信道进行初始检测，生成可用信道集合；通过所有节点内部存储的随机种子和可用信道集合分别生成两根天线的跳频序列：对未入网节点通过A1进行慢跳频，并发送入网请求帧入网；入网后的节点基于A1的跳频序列实现节点间的同步跳频，并对不可用信道进行信道替换，通过A2进行盲汇聚跳频；在节点产生数传任务后根据本节点是否存储有目的节点的可用信道集合，进行数据传输预约：数传任务结束后重新进行下一轮的在网处理。本发明网络吞吐量大，抗干扰能力强，可用于大规模自组织网络。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114980136A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210556762.4
申请日：2022-05-20
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种高能效的地面对低空立体信号覆盖方法，主要解决现有技术无法为低空区域提供高覆盖率、高能效信号覆盖的问题。其实现方案为：采用通用墨卡尔投影的方式，得到基站位置集合；根据位置集合构建三维低空信号覆盖区域；对构建的三维低空信号覆盖区域进行三角剖分，并根据剖分结果构建通信网络的覆盖结构；在该覆盖结构下优化网络中基站的波束配置和功率分配。本发明构建了三维低空信号覆盖区域，通过调整各基站扇区的波束配置和功率分配，联合优化低空区域的信号覆盖率以及基站的能耗，实现对低空区域的立体信号覆盖。本发明利用现有地面基站能对低空区域进行稳定、高能效的信号覆盖，可应用于现有地面基站网络对低空覆盖场景中。
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公开(公告)号：CN114629769A
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202210273864.5
申请日：2022-03-19
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04L41/02 , H04L41/04 , H04L41/12 , H04L41/14 , H04L41/147 , H04L43/045 , H04L43/0876 , H04W84/18 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种自组织网络的流量图谱生成方法，主要解决现有网络表征方式低层次与维度小的缺陷。其方案是：将每个节点对于整体网络拓扑的认知描述为一个元组，构建网络图谱架构；初始化仅有历史状态的流量图谱；构建由业务负载预测模块、移动速度预测模块、缓冲空间预测模块、剩余电量预测模块级联组成的网络特征预测框架，并对其前两个模块进行训练，得到训练后的网络特征预测框架；通过训练后的网络特征预测框架，使用仅有历史状态的流量图谱预测包含未来状态的流量图谱，并将其与仅有历史状态的流量图谱进行交集，获得完整的流量图谱。本发明多层次、多维度的刻画了自组织网络的状态信息与未来态势，可为服务质量支持的通信策略提供支撑。
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公开(公告)号：CN113596856B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202110893934.2
申请日：2021-08-05
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 一种基于三角剖分优化的地对空无空洞协同覆盖方法，其步骤包括：采用通用墨卡尔投影的方式，得到基站位置集合；构建三维低空信号覆盖区域；对三维低空信号覆盖区域进行三角剖分；计算每个三角柱区域的信号覆盖体积；调整每个基站扇区覆盖的高度。本发明构建了三维低空信号覆盖区域，克服了现有技术无法覆盖空中用户终端的问题，使得本发明实现信号的三维立体覆盖；调整各基站扇区覆高度使得各三角柱区域的信号覆盖体积达到优化目标，克服了现有技术低空用户终端覆盖差及网络覆盖率可能会恶化的问题，使得本发明实现了对三维低空区域的无空洞协同覆盖。
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公开(公告)号：CN109462862B
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN201811318030.1
申请日：2018-11-07
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04W24/02 , H04B7/0452
Abstract: 本发明属于蜂窝移动通信领域，公开了一种基于概率的可密性干扰规避方法，主要解决超密集网络中干扰问题；考虑超密集无线网络干扰特性，采用先激活后关联策略/先关联后激活策略，依概率激活基站减少干扰；进一步采用渐进式干扰消除技术激活用户通信链路，通信链路根据当前感知的“干扰温度”以及干扰的历史信息确定激活(退避)概率，依据概率决定是否在当前时刻进行数据传输。本发明实现了对超密集网络干扰的有效规避，能够从本质上使网络容量渐近趋势发生变化，打破传统的网络容量理论上界，并且在无线干扰得以有效控制的基础上，使多用户MIMO技术的多用户增益得以充分发挥，为多用户MIMO技术在超密集无线网络的应用奠定基础。
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公开(公告)号：CN107727095B
公开(公告)日：2021-10-19
申请号：CN201710802711.4
申请日：2017-09-08
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明属于无线通信与室内定位技术领域，公开了一种基于谱聚类和加权反向传播神经网络的3D室内定位方法，其分为线下阶段与线上阶段：线下阶段用谱聚类将参考点分成NC个簇，在每个簇中，用接收信号强度和相应的位置信息训练一个反向传播神经网络模型；线上阶段采用加权BPNN算法估计待测点的位置，确定待测点指纹在每个簇中的权重，利用训练好的NC个BPNN模型得到NC个坐标，用NC个坐标加权估计待测点的位置。本发明降低了设备复杂度以及布设成本；提供更高的定位精度与定位稳定度，减少了训练时间。
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